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腾讯医疗大模型落地实践：政策驱动下的就医流程升级与ROI量化分析
第一章：政策驱动与行业痛点分析 行业战略困境：高质量发展下的技术落地鸿沟 多省市已出台政策推动公立医院高质量发展，核心要求集中在智慧医疗建设、成本控制与AI技术应用（数据来源：根据《全国医疗卫生服务体系规划纲要 第三章：量化应用效果与业务指标 关键ROI指标汇总 患者满意度提升 28%（深圳市人民医院，预问诊场景）。 标品管理人工投入节约 90%（药品标准化场景）。
12110编辑于 2026-05-31腾讯OpenClaw：重构企业AI智能体体系与量化ROI落地
锁定多维业务场景的量化效能提升 通过引入多模态策略与自动化工作流，OpenClaw在实际业务中实现了从执行效率到研发成本的显著优化： 部署效率跃升： 企业云端专属Agent平台实现零门槛开通，配置完成到全员投入生产仅需 数据处理耗时压缩： 在“数据分析并可视化”场景中，借助Everything极速检索文件并进行结构化梳理，完成半年度业务数据图表撰写的时间从 5小时断崖式降至10分钟。 每日热点研报全自动推送 通过定时任务串联 Web Search 与 Web Fetch 技能，每天9:30自动完成：抓取权威媒体库（8大分类+7大关联事件） $\rightarrow$ 深度趋势分析 $
59810编辑于 2026-04-16- 来自专栏小鹏的专栏
OpenCV之图像ROI与ROI操作
cy = h//2 cx = w//2 roi = src[cy-100:cy+100,cx-100:cx+100,:] cv.imshow("roi", roi) # copy ROI image = np.copy(roi) # modify ROI roi[:, :, 0] = 0 cv.imshow("result", src) # modify copy roi image[:, : , 2] = 0 cv.imshow("result", src) cv.imshow("copy roi", image) # example with ROI - generate mask src2 ("roi", roi); Mat image = roi.clone(); // modify ROI roi.setTo(Scalar(255, 0, 0)); imshow("result roi", image); // example with ROI - generate mask Mat src2 = imread(".
76920发布于 2021-07-19 - 来自专栏GreatSQL出品技术文章
cost量化分析
前言： 我们在日常维护数据库的时候，经常会遇到查询慢的语句，这时候一般会通过执行EXPLAIN去查看它的执行计划，但是执行计划往往只给我们带来了最基础的分析信息，比如是否有使用索引，还有一些其他供我们分析的信息 sec) 如上面这个例子，为什么t2表上列出了多个可能使用的索引，却选择了idx_age，优化器为什么选择了指定的索引，这时候并不能直观的看出问题，这时候我们就可以开启optimizer_trace跟踪分析 如果查询中存在range扫描的话，对range扫描进行计划分析及代价估算。 table_scan：全表扫描的行数(rows)以及所需要的代价(cost)。 potential_range_indexes：该阶段会列出表中所有的索引并分析其是否可用，并且还会列出索引中可用的列字段。 analyzing_range_alternatives ：分析可选方案的代价。 } considered_execution_plans{ ：对比各可行计划的代价，选择相对最优的执行计划。
53020编辑于 2023-08-10 - 来自专栏全栈数据化营销
Excel量化分析案例：投资组合收益与风险量化分析
传统的投资组合收益与风险分析集中在两个关键统计量上：均值和方差。均值是指投资组合的期望收益率，是组合中所有投资产品的收益率加权平均；方差指的是投资组合收益率的方差，用以刻画收益率的变化和风险程度。 计算机和模拟技术可以放宽投资组合理论中的假设约束，使得分析对象与现实更加接近。 假设一个投资者有初始投资资金200万元，经过分析，他选择了4个投资产品：大盘股、小盘股、国际股和政府债券，每个投资产品的期望收益率和收益标准差如下图： ? 上图展示了投资组合回报分析的完整模型。 下面将说明上述5个问题的解决方法： 问题1：“计算该投资组合收益率的均值和标准差”。
5K10发布于 2020-04-30 - 来自专栏AI前沿技术
量化优化别瞎搞！Roofline 助你分析量化收益
模型量化对计算受限和内存受限的场景是否都有收益？如何使用工具在量化前和量化后进行性能瓶颈分析，指导模型后续的优化策略？ 围绕以上问题，本文主要介绍： 1）Roofline 模型定义和绘制方法 2）如何使用Roofline分析模型量化前后性能瓶颈 3）针对模型在不同的受限场景给出优化策略。 1，Roofline 模型定义和绘制 定义：Roofline 模型是一种用于分析硬件计算性能瓶颈的工具，通过可视化计算性能与算术强度（计算量 / 数据搬运量）的关系，判断系统受限于计算能力还是内存带宽。 分析性能瓶颈 • 若任务的实际性能位于斜线下方，则受限于内存带宽（内存约束） • 若位于水平线下方且远离斜线，则受限于计算能力（计算约束）。 3，量化后性能提升的三种场景 场景 1：量化后仍为内存受限，但算术强度提升 条件：量化前模型的算术强度AI处于内存受限区间，且量化后算术强度AI未超过内存带宽与计算能力的临界值。
56210编辑于 2026-01-13 僵尸API清理的ROI评估：腾讯云API安全助您量化安全投资回报
摘要 本文深入探讨僵尸API清理的ROI评估方法，分析其成本与收益框架，并推荐腾讯云API安全产品作为高效解决方案。通过自动化资产发现、风险管控等功能，帮助企业以最小投入实现最大安全回报。 然而，清理工作常因ROI难以量化而搁置。本文将解析如何科学评估僵尸API清理的ROI，并介绍腾讯云API安全工具如何降低成本、提升效益。 二、ROI评估框架：成本与收益量化 成本项： 直接成本：清理团队的人力投入（如安全工程师工时）、工具订阅费用。 间接成本：业务中断风险、培训成本。 ROI提升实证：根据案例，企业接入后清理效率提升70%，年均规避损失可达工具成本的3-5倍。 四、实施建议：从评估到落地 初期诊断：利用腾讯云API安全的流量分析报表，盘点API活跃度与涉敏情况。 结语 僵尸API清理的ROI评估绝非“纸上谈兵”，而是企业安全战略的核心环节。腾讯云API安全以自动化、智能化能力，将抽象风险转化为可量化的投资回报，助力用户以最小成本实现最大安全效能。
18910编辑于 2026-01-08- 来自专栏唐国梁Tommy
笔记分享 : 一文读懂3个概念 : RoI, RoI pooling, RoI Align
在feature map上的坐标值量化(quantization of coordinates) 首先，我们需要理解“量化”的概念，量化是一个将输入从一个大的值集(如实数)限制为离散的值集(如整数)的过程 解决措施就是用量化操作，说白了，就是向下取整，例如：9.25改为9，4.53改为4. 如图-07所示，量化后的RoI : ? 观察一下上图，深蓝色区域为丢弃的区域，左边的红色区域为新增的区域。 我们再看一下量化后的RoI完整的示意图（绿色部分即为新的RoI区域），如图-08所示： ? 由于成百上千的RoI有不同的尺寸，因而需要将它们pooling到相同的尺寸，例如：3x3x512。 我们刚刚计算了量化后的RoI，尺寸=4x6x512，512是通道数量。 RoI Align 解决了 RoI pooling中的数据丢失问题，这里使得数据能够保全，没有丢失。它们之间的区别在于量化，RoI Align在data pooling中没有使用量化。 2.
21.8K1111发布于 2021-05-28 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
RoI Pooling 与 RoI Align 有什么区别？
下面以输出目标特征图尺寸大小为 进行说明 对齐到网格单元（snap to grid cell） 首先将一个浮点数RoI量化为特征映射的离散粒度。表现为RoI对应的特征图的与原始特征图的网格单元对齐。 这里为第一次量化操作。 下图中绿色框为RoI对应的实际区域（由于经过特征尺度变换，导致RoI的坐标会可能会落到特征图的单元之间）， 蓝色框代表量化(网格对齐)后的RoI所对应的特征图。 （得到到量化特征图尺寸为 ） 划分网格为子区域（bin） 粗略地将网格分为 （Fast RCNN 中设为 ）个子网格区域。将上一步得到的量化RoI 特征进一步细分为量化的空间单元(bin)。 这里进行了第二次量化操作。 为了得到输出的特征图为 ，这里的量化操作就是将上一步的到量化特征图划分为 个特征单元。 缺点 每一次量化操作都会对应着轻微的区域特征错位（misaligned）， 这些量化操作在RoI和提取到的特征之间引入了偏差。这些量化可能不会影响对分类任务，但它对预测像素精度掩模有很大的负面影响。
1.3K10编辑于 2022-02-14 - 来自专栏敏捷分析
教你更科学地花钱：因果推断在增长业务ROI量化评估上的应用
点击蓝字关注我们 作者：李金霞Polarisli 知乎专栏：《数据分析方法与实践》 创作者：「守望北极星的猫」 ---了解作者其他作品，请点击【文末原文链接】--- 丨导语丨 做增长业务，常用的策略手段有渠道拉新 ，每笔投入的 ROI 量化评判标准统一，自然就可比较。 三 倾向性加权得分在活动效果量化增益上的应用 以下以参与某活动为例，讲解倾向性加权得分方法在活动 ROI 量化增益上的应用。 四 量化活动增益 ROI 常用衡量指标为 LTV，对比参与活动组和未参与活动组的 LTV 差异即为 LTV 增益，这里面的难点为从活动开始计算多长时间的增益算活动带来的，也就是说因活动带来的增益有多大且会持续多长时间 至此，我们便完整地完成了活动效果量化 ROI 的增益计算。 另外，因为也考虑了模型的工程化，此方法可以快速延伸到拉活、某功能改版上线等的后续增益评估上。 点击下方“阅读原文”关注作者知乎专栏
1.6K21编辑于 2022-09-08 - 来自专栏互联网数据官iCDO
ROI已死？
流量变现的ROI永远不可能升高。流量在不断涨价，cpi却基本上很稳定。所以，ROI怎么升高呢。 4 ROI不能反映归因状况 低ROI的渠道并不一定就差，高ROI的渠道也不见得就牛逼。 这个时候，营销成本的定义是很难精确量化的。 但是，上面这些ROI的问题并不是最近才出现的，自这个指标产生起，这个问题便存在。 这样ROI的价值必然会下降。 ROI，但ROI早已不是营销的标的。
94820发布于 2019-10-06 - 来自专栏云深之无迹
量化分析法
量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。 ? 1. 从数据到模型，通过拟合等方式建立模型。具有明显科学背景的问题多以此为基础。 2. 4.由工业问题跟而直接建立的模型，量化大多是模型的解或者内体现出结论的相关变量的图片。 ? ? ? 对不起,今天太多事情.随便写一篇.文章没有意思.各位晚安
1.3K20发布于 2020-09-14 - 来自专栏EmoryHuang's Blog
量化分析因子研究
量化分析因子研究 前言 所谓的因子也就是某个衡量标准，选择不同的因子作为选股的参考，往往会得到不同的结果，本文简单介绍了一些因子以及它所表示的意义。 / 平均总资产 资产报酬率是衡量公司是否能够有效利用总资金的指标 总资产报酬率越高，表明资产利用效率越高，说明企业在增加收入、节约资金使用等方面取得了良好的效果；该指标越低，说明企业资产利用效率低，应分析差异原因
1.4K20编辑于 2022-10-31 企业级亚马逊流量分析系统架构设计与ROI分析
本文从企业级视角，详细阐述如何构建一套高可用、可扩展的亚马逊listing流量分析系统，并提供完整的TCO（总拥有成本）分析和ROI计算模型。 2：竞品监控主要竞品突然断货或降价需要实时感知并快速响应抓住流量红利期场景3：广告效果评估多渠道广告投放（SP/SB/SD）需要精准计算各渠道ROI优化预算分配策略1.3企业级需求高可用性：99.9%+ $6,000云服务器PangolinfoAPI-$3,600按需付费数据库成本-$1,200RDS托管运维成本-$2,4000.2人年首年总计$30,000$13,200$43,200次年起-$13,200ROI Helium10，年成本$35,000+数据延迟严重，错过多次优化机会实施效果：成本降低82%（35,000→35,000→35,000→6,300）数据延迟从24小时降至10分钟流量归因准确率提升35%广告ROI 企业架构#电商技术#数据分析#成本优化#亚马逊#技术决策
19110编辑于 2026-01-27- 来自专栏CDA数据分析师
量化投资教程：用R语言打造量化分析平台
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构建专属的量化分析平台。 什么是quantmod quantmod就是提供给宽客们使用的专业模块，Quantmod本身提供强大的数据接入能力，默认是雅虎财经的数据源，此外quantmod还以绘制专业的行情分析图表以及各种技术指标计算等功能著称 原理 分析底层数据结构后，我们知道quantmod包读取后的数据格式是 xts 和 zoo，我们只需要将csv文件按一定的格式读取到内存后再进行相应变换，quantmod强大的分析和作图能力就可以为我们所用
2.9K90发布于 2018-02-08 - 来自专栏奔跑的键盘侠
Python——量化分析介绍（七）
这是奔跑的键盘侠的第112篇文章 依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 date:1})建立数据集索引，还有前复权、后复权的数据集都建立索引，爬取数据的速度就会快非常多，至于为何，暂时还没得空去研究 先用起来再说 2 basic_crawler.py重写 《Python——量化分析常用命令介绍
1.2K32发布于 2019-08-05 - 来自专栏sringboot
python基金量化 分析 小程序
import re import time import matplotlib.pyplot as plt import requests import demjson html=requests.
1.2K20发布于 2020-03-19 - 来自专栏EmoryHuang's Blog
量化分析经典策略总结
本文转载自：掘金量化 量化分析经典策略总结 菲阿里四价(期货) 原理 菲阿里四价同 R Breaker 一样，也是一种 日内 策略交易，适合短线投资者。 策略思路 第一步：根据数据计算 BOLL 线的上下界 第二步：获得持仓信号 第三步：回测分析 策略代码 # coding=utf-8 from __future__ import print_function 中国 A 股市场的行业轮动现象分析——基于动量和反转交易策略的检验[J]. 金融理论与实践, 2014, 000(009):111-114.） backtest_commission_ratio=0.0001, backtest_slippage_ratio=0.0001) 小市值(股票) 原理 因子投资 提到量化策略
4.8K22编辑于 2022-10-31 - 来自专栏奔跑的键盘侠
Python——量化分析介绍（十一）
也没啥好总结的，目录如下： 1 最后再贴一次框架目录 ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├─ 总之，要做一个量化分析的项目，需要花费大量的精力时间去建模，不断的修正完善，有很多问题要实战起来，才会发现，哇靠，这么复杂！！！ 至于，沪深300与策略收益曲线对比图呢，一把辛酸泪？！
1.7K20发布于 2019-08-13 - 来自专栏奔跑的键盘侠
Python——量化分析介绍（六）
依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├── __init 如果有对代码不感兴趣，但是对量化分析感兴趣的童鞋，可以去现成的量化分析平台模拟，比如JoinQuant聚宽量化交易平台，直接使用平台上现成的指标，组合一个自己想要的策略，然后进行回测。
1.1K20发布于 2019-07-31
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